Penerapan Particle Swarm Optimization Pada Metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Analisis Kepuasan Pengguna Terhadap Aplikasi JKN Mobile

• DICKY RAMADHAN
• RICKO RAMADHAN
• 2024

---

Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan adalah badan hukum penyelenggara program jaminan kesehatan masyarakat, pada tahun 2017, BPJS merilis aplikasi bernama JKN Mobile, diharapkan dengan aplikasi ini peserta BPJS akan lebih mudah mendapatkan akses ke layanan kesehatan, namun aplikasi JKN Mobile ini belum sepenuhnya sempurna, maka dari itu penelitian ini bertujan untuk mengevaluasi dan menganalisis sentimen positif dan negatif dari para pengguna aplikasi JKN Mobile dengan membandingkan algoritma Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (KNN) Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO). Untuk pengujian dengan algoritma SVM hasil akurasi yang didapat adalah 85.02% dan AUC 0.815, kemudian untuk algoritma SVM berbasis PSO mendapat hasil akurasi 86.71% dan AUC 0.831. selanjutnya untuk pengujian dengan algoritma KNN mendapatkan hasil akurasi sebesar 39.54% dan AUC 0.500, kemudian untuk algoritma KNN berbasis PSO mendapatkan akurasi sebesar 87.05% dan AUC 0.736. hasil pengujian algoritma PSO terbukti dapat meingkatkan akurasi dari kedua algoritma baik dari SVM maupun KNN.

• JKN Mobile
• SVM
• KNN
• PSO
• Rapidminer

https://repository.bsi.ac.id/repo/56316/Penerapan-Particle-Swarm-Optimization-Pada-Metode-Support-Vector-Machine-(SVM)-dan-K-Nearest-Neighbor-(KNN)-Untuk-Analisis-Kepuasan-Pengguna-Terhadap-Aplikasi-JKN-Mobile
File full-text dikunci.